DB 성능 개선: 복합 인덱스를 활용한 쿼리 최적화 경험 공유

핵심 기술: 이 글은 대규모 데이터 증가로 인한 DB 쿼리 응답 속도 저하 문제를 복합 인덱스 설계를 통해 해결한 경험을 공유합니다. 특히 WHERE 절과 ORDER BY 절을 동시에 고려한 인덱스 설계의 중요성과 그 효과를 강조합니다.

기술적 세부사항:
* 문제 상황: 인기 사냥터 거래글 목록 조회 API에서 사용자 증가로 인한 응답 속도 저하 (RPS 45에서 병목 발생).
* 최초 시도 (단일 인덱스): region 컬럼에 단일 인덱스(idx_trade_region) 생성. 결과적으로 오히려 성능 악화 (RPS 24에서 병목).
* 원인 분석: Random I/O 증가 및 filesort 발생.
* filesort: 인덱스를 통해 정렬을 처리할 수 없을 때, DB가 데이터를 직접 정렬하는 작업.
* 근본 해결책 (복합 인덱스): WHERE 절(region, deleted)과 ORDER BY 절(created_at DESC)을 종합적으로 고려한 복합 인덱스(idx_trade_region_deleted_createdat) 설계.
* 복합 인덱스 생성 팁: 카디널리티가 높거나 등호(=) 비교 컬럼 우선, ORDER BY 컬럼을 마지막에 배치.
* 효과: filesort 제거, filtered 100% 달성, 스캔 행 수 5%로 감소.
* 성능 향상: 부하 테스트 결과 RPS 45 → 240 (약 433% 향상).
* 주요 교훈:
1. 인덱스는 만능이 아니며, 잘못 설계 시 성능 저하 유발 가능.
2. 실제 부하 상황에서의 성능 예측을 위해 부하 테스트가 필수적.
3. WHERE와 ORDER BY 조건을 종합적으로 고려한 인덱스 설계 필요.
4. 데이터 접근 패턴(Random I/O vs Sequential I/O) 고려의 중요성.

개발 임팩트: 복합 인덱스 적용을 통해 DB 스캔 범위를 획기적으로 줄여, 사용자 경험을 개선하고 서버 응답 속도를 대폭 향상시켰습니다. 이는 향후 로컬 캐싱 등 추가적인 성능 개선 작업의 기반이 됩니다.

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